수송시스템의 설비입지와 비용최적화에 관한 연구 : A사를 중심으로

Abstract

기업활동에 있어서 물류는 무시할 수 없는 중요한 부분으로 자리잡고 있으며, 최근 들어 물류비 상승에 의한 업계의 부담이 가중되고 있는 기업 현실에서 운송 및 창고 운영의 효율화를 실현하고 대응책을 모색하는 것이 업계와 정부의 관심이 집중되고있고 또 활발히 진행되고 있다. 특히, 식품 및 음료업계에서는 산업특성상 물류원가 비중이 타산업에 비해 월등히 높은 경향을 띄며 효율적인 물류망 구성의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 연구에서는 기업이 수송시스템에서의 창고입지선정에 관한 의사결정시에 비용의 최적화를 이루는 창고의 위치와 개수를 도출하는 알고리즘을 개발하고, 이를 실제기업의 사례에 적용해 보았다. 이러한 알고리즘을 통해 기업의 물류성과를 극대화시키고 기업의 의사결정에 도움을 주는 것이 이 연구의 궁긍적인 목적이다. 이 논문에서 제시하고 있는 알고리즘은 공장에서 중앙창고까지의 수송단계와 중앙창고에서 지역창고로의 수송단계로 나뉘어진 2단계의 수송시스템을 고려하였고, 결과는 각 단계마다 단위수송비용을 추정하고 공장(출발지)과 중앙창고 입지후보지간 거리와 중앙창고 입지후보지와 최종목적지인 지역창고간의 최단수송거리를 구하여 수송비와 창고비를 계산한 총비용이 최소비용이 되는 중앙창고 위치와 개수를 컴퓨터 프로그램 언어인 C랭귀지로 짜여진 프로그램을 통해 구하였다. 본 연구에서는 먼저 문헌연구를 통해서 선행연구에 대한 고찰을 한 뒤, 본 연구의 모형설정과 분석방법을 제시하였으며 이를 바탕으로 총비용을 최소화하는 중앙창고의 위치와 개수를 구해 보았다. 또 이러한 모델을 사례기업에 적용시켜 결과를 도출하고 단위수송비용과 창고비 변화에 따른 결과변화도 함께 분석하여 보았다.; A purpose of this thesis is to develop a computational algorithm for solving problems involving number and location of facility which would optimize a total cost, and to apply it to actual cases in a corporation. Ultimate goal of the algorithm is to maximize the implications of logistics system and to help a decision-making process in a company. The computed algorithm in the thesis is calculated based upon two diffrent transportational levels, i.e. one transportation from a factory to a main warehouse and the other from the main warehouse to local warehouses. By calculating a unit cost of transportation in each level and calculating a distance between the factory and the main warehouse and between the main warehouse and the final destinations(local warehouses), the result is drawn from a location and number of the main houses which would minimize the total cost in terms of a transportation cost and a warehouse cost through the computer program written by C-language. I studied the previous literatures through documentary records and then I presented a process of determining a model of this study and the method of analysis. Based on that, I computed the location and number of the main warehouse which would minimize a total cost, and analyzed a change in the result according to a change in the cost of a unit transportation and a warehouses by applying these models to actual cases in a certain company.